La Universidad de California, Davis (UC Davis), recibió 15 millones de dólares para desarrollar y evaluar un modelo de Inteligencia Artificial (IA), para la detección de cáncer de mama.
El Instituto Nacional del Cáncer (NCI), renovó una subvención de cinco años por 15 millones de dólares para que la división de bioestadística de UC Davis, desarrolle un modelo de IA para promover un modelo de IA que permita que la detección y vigilancia del cáncer de mama sea más precisa y equitativa.
El equipo de bioestadística de UC Davis, es codirigido por la Dra. Diana Miglioretti, y el objetivo es reducir las disparidades en la salud y no solo mejorar la detección de cáncer de mama sino también la predicción del riesgo de esta enfermedad.
“Estamos analizando si los algoritmos de IA pueden mejorar la detección del cáncer, especialmente para las mujeres de comunidades marginadas que pueden no tener acceso a especialistas en imágenes mamarias con mucha experiencia”, explica la Dra. Miglioretti.
Por su parte, la codirectora del programa Anna Tosteson menciona que: “La detección será más efectiva y equitativa cuando todas las mujeres tengan acceso a una evaluación de riesgos e imágenes mamarias de alta calidad, y cuando las estrategias estén dirigidas a resultados clínicamente significativos”.
Este equipo ha trabajado en la promoción de pruebas de detección de cáncer de mama más seguras y personalizadas desde el 2011. El programa ha logrado resultados exitosos orientados hacia la detección y vigilancia basadas en el riesgo. De esta manera, a través de los más de diez años de experiencia han optimizado sus modelos y los factores del paciente, como su edad y densidad mamaria. Por lo que el siguiente paso es integrar funciones de imágenes y algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) para mejorar la predicción del riesgo de esta enfermedad.
“Estamos en un punto en el que hemos desarrollado modelos de riesgo para mujeres con o sin cáncer de mama, y ahora queremos poder usar esos modelos para seleccionar mejor a aquellas que necesitan someterse a pruebas de detección o vigilancia más intensas”, señala la Dra. Miglioretti. Por ello reconoce que la subvención permitirá la aplicación de IA, lo que permitirá identificar a mujeres con alto riesgo de cáncer avanzado.
Los fondos recibidos se utilizarán para financiar tres proyectos:
Modelos de riesgo de cáncer de mama más equitativos
El primer proyecto consiste en utilizar IA para predecir qué mujeres sin antecedentes de cáncer corren alto riesgo de ser diagnosticadas con cáncer avanzado.
Uso de IA para identificar factores que contribuyen a las desigualdades en la detección del cáncer de mama
Este proyecto explorará el uso de IA y otras intervenciones para identificar factores que impulsan las desigualdades en la detección de esta enfermedad. El equipo aún se encuentra evaluado si los algoritmos de IA pueden mejorar la detección del cáncer, sobre todo en mujeres de comunidades marginadas.
“Anticipamos que este programa ayudará a mostrar cómo la IA puede mejorar la detección del cáncer de mama y la predicción del riesgo de cáncer de mama avanzado”, dijo Karla Kerlikowske, profesora de medicina, epidemiología y bioestadística en UC San Francisco y codirectora del programa.
Reducción de fallas en la vigilancia
El tercer proyecto requiere la vigilancia de las mujeres que reciben tratamiento contra el cáncer de mama. Para ello se les pide que se realicen una mamografía al año para detectar una recurrencia del cáncer o un nuevo cáncer. Este proyecto busca un enfoque basado en el riesgo y examinará diversos factores relacionados con fallas en la vigilancia y métodos de prevención.
Entonces, para este proyecto, preguntamos: según la etapa inicial del cáncer y las características de las mujeres y en sus factores personales, como la edad y la densidad mamaria, ¿cuál es la probabilidad de que la mamografía pase por alto su segundo cáncer de mama? Responder esto nos ayudará a identificar a aquellos que podrían beneficiarse de una evaluación más intensa con una resonancia magnética complementaria”, explicó Miglioretti.
